カルテに記録されていない病名を推定し個別化医療に対応できる診療支援システムの構築

构建可以估计病历中未记录的疾病名称并支持个性化医疗的医疗支持系统

• 批准号: 16J05555
• 负责人: 香川 璃奈
• 金额: $ 1.47万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2016
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2016-04-22 至 2018-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16J05555/
• 关键词: phenotyping; 人工知能; アノテーション; EHR; 医療情報; 診療支援; 機械学習

目指す診療支援システムの枠組みのうち、医師がカルテに記載しない病名のカルテデータのみに基づく自動推定、の部分について集中的に研究を遂行した。昨年度の2型糖尿病に引き続き、9疾患についてのe-phenotyping手法開発を行った。疾患の特徴ごとに用いるべき技術のガイドラインを、およびe-phenotyping手法開発に必要な正解データ作成の詳細なガイドラインを、実際のカルテデータを目視で確認することで作成した。

我们对我们旨在实现的医疗支持系统框架的框架进行了深入的研究，这是一个自动估计，仅基于医生在其医疗记录中未列出的疾病名称的病历数据。在去年的2型糖尿病之后，我们开发了一种用于九种疾病的电子表型方法。我们创建了用于每个疾病特征的技术的准则，以及通过视觉上检查实际的病历数据来创建正确的答案数据的详细指南，以创建用于开发电子型方法的正确答案数据。

项目成果

he impact of “possible patients” on phenotyping algorithms: Electronic phenotype algorithms can only be reproduced by sharing detailed annotation criteria.

“可能的患者”对表型算法的影响：电子表型算法只能通过共享详细的注释标准来重现。

• 发表时间: 2017
• 作者: Rina Kagawa;Yoshimasa Kawazoe;Emiko Shinohara;Takeshi Imai;Kazuhiko Ohe
• 通讯作者: Kazuhiko Ohe

状態空間モデルと深層ニューラルネットワークによる検体検査結果の欠損値推定精度の比較

使用状态空间模型和深度神经网络对样本测试结果缺失值估计精度的比较

• 发表时间: 2017
• 作者: 河添悦昌;倉沢央;岩井聡;香川璃奈;大江和彦
• 通讯作者: 大江和彦

高血圧のphenotyping手法の開発および他疾患との比較検討

高血压表型分析方法的建立及与其他疾病的比较研究

• 发表时间: 2016
• 作者: 香川璃奈;河添悦昌;篠原恵美子,今井健;大江和彦
• 通讯作者: 大江和彦

疾患横断的なe-phenotyping手法開発を目的とした各疾患の特徴の検討

检查每种疾病的特征，旨在开发跨疾病的电子表型分析方法

• 发表时间: 2017
• 作者: 香川璃奈;河添悦昌;篠原恵美子;今井健;大江和彦
• 通讯作者: 大江和彦